Die API-Kosten für große Sprachmodelle (LLM) lassen sich durch die Implementierung von Semantic Caching deutlich senken, wie Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy herausfand, nachdem die LLM-API-Rechnung seines Unternehmens monatlich um 30 % gestiegen war. Reddy stellte fest, dass Benutzer die gleichen Fragen auf unterschiedliche Weise stellten, was zu redundanten Aufrufen des LLM und überhöhten Kosten führte.

Reddys Analyse der Abfrageprotokolle ergab, dass Benutzer häufig die gleichen Fragen umformulierten. Zum Beispiel riefen Abfragen wie "Wie lauten Ihre Rückgabebedingungen?", "Wie kann ich etwas zurückgeben?" und "Kann ich eine Rückerstattung erhalten?" fast identische Antworten vom LLM hervor, verursachten aber jeweils separate API-Kosten.

Traditionelles Exact-Match-Caching, das den Abfragetext als Cache-Schlüssel verwendet, erwies sich als unwirksam, um dieses Problem zu beheben. "Exact-Match-Caching erfasste nur 18 % dieser redundanten Aufrufe", so Reddy. "Die gleiche semantische Frage, anders formuliert, umging den Cache vollständig."

Um diese Einschränkung zu überwinden, implementierte Reddy Semantic Caching, das sich auf die Bedeutung der Abfragen und nicht auf deren exakten Wortlaut konzentriert. Dieser Ansatz erhöhte die Cache-Trefferrate auf 67 %, was zu einer Reduzierung der LLM-API-Kosten um 73 % führte. Semantic Caching identifiziert Abfragen mit ähnlicher Bedeutung und ruft die entsprechende Antwort aus dem Cache ab, wodurch unnötige Aufrufe des LLM vermieden werden.

Die Entwicklung unterstreicht eine wachsende Besorgnis bei Unternehmen, die LLMs nutzen: die Verwaltung der steigenden Kosten, die mit der API-Nutzung verbunden sind. Da LLMs immer stärker in verschiedene Anwendungen integriert werden, wird die Optimierung ihrer Effizienz und die Reduzierung der Kosten entscheidend. Semantic Caching stellt eine solche Optimierungsstrategie dar.

Während Semantic Caching erhebliche Vorteile bietet, erfordert seine effektive Implementierung eine sorgfältige Abwägung. Naive Implementierungen können subtile Nuancen in Benutzerabfragen übersehen, was zu ungenauen Cache-Treffern und potenziell falschen Antworten führt.

Der Aufstieg von LLMs hat Innovationen bei Caching-Techniken angeregt, die über einfaches textbasiertes Matching hinausgehen und zu ausgefeilteren Methoden übergehen, die die zugrunde liegende Bedeutung der Benutzereingabe verstehen. Dieser Wandel spiegelt einen breiteren Trend in der KI-Entwicklung wider, bei dem Algorithmen zunehmend in der Lage sind, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Die Entwicklung von Semantic Caching ist Teil eines größeren Trends zur Optimierung der KI-Infrastruktur, um sie effizienter und kostengünstiger zu gestalten. Da sich LLMs ständig weiterentwickeln und immer breiter eingesetzt werden, werden Techniken wie Semantic Caching eine immer wichtigere Rolle bei der Verwaltung der damit verbundenen Kosten spielen.